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\part{综合运用}
\label{part:ai_exercise}

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\begin{center}{\includegraphics[width=3cm]{barcode.png}}\end{center}\par

十年前，\emph{手写识别}还只是专业技术人员的玩物，而如今\emph{手写识别}已经变成深度学习的入门教程。
而\emph{模式识别}（Pattern Recognition）意味着需要专业人员提供很多特征。
模式识别从19世纪50年代开始出现，在20世纪80年代左右曾经风靡一时，也是信息科学和人工智能的重要组成部分。
它被应用于图像分析与处理、语音识别、数据挖掘等很多方面。
尽管模式识别也很高大上，也有了较长时间的应用，但效果一直差强人意。

这种由人提取特征交给机器，再交给机器去判断的方法识别率一直差强人意。
而\emph{机器学习}可以从海量数据学习\emph{特征}，使用已知经验数据（样本）自己提炼特征。
另外，再强调一下概念，深度学习只是机器学习算法的一种，而人工智能也不限于机器学习一种。

\begin{figure}[!htb] \centering
\begin{tikzpicture}
\node(learning) [draw, rectangle] at (2,0) {学习};
\node(knowledge) [draw, ellipse] at(2,1.5) {经验};
\draw[->](0,0) node[left]{新数据} -- node[above]{输入} (learning);
\draw[->](learning) -- node[above]{预测} (4,0) node[right]{人工智能};
\draw[->](knowledge) -- (learning);
\end{tikzpicture}
\end{figure}

大数据和深度学习，让我们能够摆脱人工特征提取的繁琐和束缚，让更多的人参与人工智能并为社会创造价值。
互联网+没有过时，再加上分布式和云计算，使得\emph{人工智能+}如鱼得水，再次迎来十年兴盛，相信接下来是数据为王的时代！

\include{part4/cloud}
\include{part4/recognition}
\include{part4/writepoem}